使用Docker和Bitnami镜像快速搭建本地Kafka环境

原创最新推荐文章于 2026-10-22 11:04:18 发布 4.9k 阅读 AI写同款

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在Ubuntu 20.04服务器上使用Bitnami堆栈创建WordPress博客 1、目的最近准备搭建一个自己的博客网站，如果用WordPress完全建站的话，前端没办法自定义，所以就想自己搭建前端，然后用WordPress的后台。于是准备先在自己的ubuntu服务器上大家WordPress，如果是用镜像的话，那服务器就没办法做其他用途了，所以准备自己搭建。但是纯手工搭建需要配置apache, sql, php…太麻烦了┗|｀O′|┛ 。调研了一番，决定使用Bitnami堆栈搭建！！！ 2、Bitnami堆栈 BitNami提供wordpress等开源程序，只需要下载安装包，然阅读详情

AI摘要

本文介绍了使用Docker在本地搭建Kafka环境，包括工具地址、搭建集群问题、单机配置及Kafka UI搭建。还分享了AI大模型学习经验，提供学习路线、视频教程、书籍、实战案例和面试题库等资料，阐述学会大模型后的收获及学习意义。

一、前言

随着即将到来的Kafka 4.0的发布，Zookeeper将会完全淘汰，只有KRaft模式将得到支持。这一重大变化需要项目和开发者双方做好准备工作。

截至目前，最新的Kafka版本是3.6.1，从2022年10月3日发布的3.3.1版本开始，KRaft在生产环境下已经完全支持。

根据当前的发布计划，Kafka 3.7（预计于2024年1月发布）将是最后一个支持Zookeeper的版本。

如果想全面了解KRaft，我建议阅读这篇文章[1]。

在本指南中，我将教你如何使用Docker在本地搭建一个Kafka环境，并提供一个UI工具查看我们的Kafka数据。

注：本文大部分内容参考自 Setting up a Local Kafka Environment in KRaft Mode with Docker-Compose and Bitnami Image, Enhanced by Provectus Kafka-UI[2]，侵权删。

二、工具及其地址

Bitnami镜像：https://hub.docker.com/r/bitnami/kafka/

Provectus Kafka UI：https://github.com/provectus/kafka-ui

注意：目前广泛使用的 wurstmeister[3] 镜像仅支持Zookeeper（且目前测试Dockerhub没有该镜像），不支持KRaft，而Bitnami两者都支持！

三、搭建Kafka集群遇到的问题

在搭建Kafka集群的过程中，我遇到了一些问题，可能对你会有所帮助！

问题一：

如果是单机Kafka，则无需指定KAFKA_KRAFT_CLUSTER_ID。与某些教程所建议的相反，Kafka会动态生成一个ID，并将其记录在日志中。如果是集群Kafka，则需要指定，但需注意，一个集群的所有Kafka示例的KAFKA_KRAFT_CLUSTER_ID都是一致的。

问题二：kafka_kafka_1 exited with code 1

如上图，Kafka可能在没有抛出异常的情况下就失败了，在我的情况下，我复制了一个错误的环境配置，唯一确定真正问题的方法是通过BITNAMI_DEBUG=yes 启用调试日志记录，这使我能够找到问题的根本原因，因此我建议在故障排除时使用此配置。

这是我报错的根本原因：

四、搭建单机Kafka的配置

你可以在**这里[4]**找到由Bitnami提供的docker-compose文件，但它并不特别有用，因为您需要单独搜索所需的配置。

# $dir/kafka.yml
version: "3"
services:
  kafka_b:
    image: docker.io/bitnami/kafka:3.4
    hostname: kafka_b
    ports:
      - "9092:9092"
      - "9094:9094"
    volumes:
      - "kafka_data:/bitnami"
    environment:
      - KAFKA_ENABLE_KRAFT=yes
      - KAFKA_CFG_PROCESS_ROLES=broker,controller
      - KAFKA_CFG_CONTROLLER_LISTENER_NAMES=CONTROLLER
      - KAFKA_CFG_LISTENERS=PLAINTEXT://:9092,CONTROLLER://:9093,EXTERNAL://:9094
      - KAFKA_CFG_LISTENER_SECURITY_PROTOCOL_MAP=CONTROLLER:PLAINTEXT,PLAINTEXT:PLAINTEXT,EXTERNAL:PLAINTEXT
      - KAFKA_CFG_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://127.0.0.1:9092,EXTERNAL://kafka_b:9094
      - KAFKA_BROKER_ID=1
      - KAFKA_CFG_CONTROLLER_QUORUM_VOTERS=1@127.0.0.1:9093
      - ALLOW_PLAINTEXT_LISTENER=yes
      - KAFKA_CFG_NODE_ID=1
      - KAFKA_AUTO_CREATE_TOPICS_ENABLE=true
      - BITNAMI_DEBUG=yes
      - KAFKA_CFG_NUM_PARTITIONS=2
volumes:
  kafka_data:
    driver: local

关于配置，有几个注意点：

1、你可以使用 KAFKA_ENABLE_KRAFT 变量来切换 KRaft/Zookeeper 模式

2、你可以指定 hostname 配置，这样可以便于Kafka-UI工具查看你的数据（如果主机的UI工具，请注意配置下hosts文件）

3、你如果不想使用默认端口9092，则注意要修改 ports 和 KAFKA_CFG_ADVERTISED_LISTENERS 环境变量

4、如果你想允许自动创建Topic，则可以将 KAFKA_CFG_AUTO_CREATE_TOPICS_ENABLE 环境变量设置为 true

这里有另外一份配置可以参考下：

version: "2"

services:
  kafka:
    image: docker.io/bitnami/kafka:3.6
		# 指定你的容器名，不然是一串随机字符串
    hostname: kafka_b
#    networks:
#      - kafka_net
    ports:
      - "9095:9092"
    volumes:
      - "kafka_data:/bitnami"
    environment:
      # KRaft settings
      - KAFKA_CFG_NODE_ID=0
      - KAFKA_CFG_PROCESS_ROLES=controller,broker
      - KAFKA_CFG_CONTROLLER_QUORUM_VOTERS=0@kafka:9093
      # Listeners
      - KAFKA_CFG_LISTENERS=PLAINTEXT://:9092,CONTROLLER://:9093
			# 注意这里要同步改成9095
      - KAFKA_CFG_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://:9095
      - KAFKA_CFG_LISTENER_SECURITY_PROTOCOL_MAP=CONTROLLER:PLAINTEXT,PLAINTEXT:PLAINTEXT
      - KAFKA_CFG_CONTROLLER_LISTENER_NAMES=CONTROLLER
      - KAFKA_CFG_INTER_BROKER_LISTENER_NAME=PLAINTEXT
      # auto create topics
      - KAFKA_CFG_AUTO_CREATE_TOPICS_ENABLE=true
volumes:
  # data in: /var/lib/docker/volumes/{$network}
  kafka_data:
    driver: local

#networks:
#  kafka_net:
#    driver: bridge

注意：搭建集群版Kafka的配置可以在**这里[5]**找到。

五、搭建 Provectus Kafka UI

我测试了几个Kafka-UI工具（Conduktor，Kafka Magic，Offset Explorer等），发现当你需要通过外部名称连接到集群时，它们的行为可能会有所不同，这取决于您的部署策略。例如，使用Kafka Magic，即使没有外部侦听器（因为此UI未通过docker部署），我也能够直接连接到本地主机（127.0.0.1），但我不使用此工具，因为许多有用的功能仅在许可证下可用。

如果您正在寻找一个免费的开源工具，则 Provectus kafka-ui 可能会适合你。通过它的快速开始教程[6]，你同样可以使用Docker快速搭建一个Kafka-ui，但需要注意的是，如果是用容器搭建的，此时连接我们前面的Kafka集群时，使用 localhost:9092[7] 的地址将会连接失败！

为了成功连接到我们前面搭建的本地Kafka，我们需要指定正确的主机名和端口，这些配置在我们的Kafka自身的docker-compose文件中已经设置（注意是 kafka_b:9094，9094是暴露给外部使用的端口，9092是内部使用的端口）。

这是 Provectus kafka-ui 对应的配置

# $dir/kafka-ui.yml
services:
  kafka-ui:
    container_name: kafka-ui
    image: provectuslabs/kafka-ui:latest
    ports:
      - 8080:8080
    environment:
      DYNAMIC_CONFIG_ENABLED: 'true'
      LOGGING_LEVEL_ROOT: 'DEBUG'
#    volumes:
#      - /c/tools/kafka/kui/config.yml:/etc/kafkaui/dynamic_config.yaml

LOGGING_LEVEL_ROOT 配置用于故障排除，但实际上并不需要。在启动之后，我们可以在kafka-ui中的相应主题中查看我们的消息。

如果走到这一步，那么恭喜！您的环境现在已经完全设置好并可以使用了。

如何学习大模型

现在社会上大模型越来越普及了，已经有很多人都想往这里面扎，但是却找不到适合的方法去学习。

作为一名资深码农，初入大模型时也吃了很多亏，踩了无数坑。现在我想把我的经验和知识分享给你们，帮助你们学习AI大模型，能够解决你们学习中的困难。

下面这些都是我当初辛苦整理和花钱购买的资料，现在我已将重要的AI大模型资料包括市面上AI大模型各大白皮书、AGI大模型系统学习路线、AI大模型视频教程、实战学习，等录播视频免费分享出来，需要的小伙伴可以扫取。

一、AGI大模型系统学习路线

很多人学习大模型的时候没有方向，东学一点西学一点，像只无头苍蝇乱撞，我下面分享的这个学习路线希望能够帮助到你们学习AI大模型。

在这里插入图片描述

二、AI大模型视频教程

在这里插入图片描述

三、AI大模型各大学习书籍!

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四、AI大模型各大场景实战案例

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五、AI大模型面试题库
在这里插入图片描述

👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求：大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能，学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力：大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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五、结束语

学习AI大模型是当前科技发展的趋势，它不仅能够为我们提供更多的机会和挑战，还能够让我们更好地理解和应用人工智能技术。通过学习AI大模型，我们可以深入了解深度学习、神经网络等核心概念，并将其应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。同时，掌握AI大模型还能够为我们的职业发展增添竞争力，成为未来技术领域的领导者。

再者，学习AI大模型也能为我们自己创造更多的价值，提供更多的岗位以及副业创收，让自己的生活更上一层楼。

因此，学习AI大模型是一项有前景且值得投入的时间和精力的重要选择。